用神经网络讨论多个因素对回弹的影响

cheelchen

%网络输入数据
P=[

7 2 0.12 0.05 5（每列分别是圆角 压边力 摩擦系数 模具间隙 凹模圆角等）

6 2 0.11 0.10 7

5 2 0.13 0.15 6
7 v/ f' _9 W0 A, G
4 e: T8 j9 \7 C8 S% [. E4 2 0.10 0.20 4
( c9 z# I8 G1 x, h% G, M9 f# F/ k]
$ o4 B2 c$ d, g% ?归一化之后，默认的最大值是7，最小值是0.05，但是这两个参数属于不同的因素，应该是每列都对应一个最大值最小值，即每个因素有各自的最大最小值。

: F6 @! v* D; T; k%归一化
[inputn,inputps]=mapminmax(P);
[outputn,outputps]=mapminmax(T);
& y0 n9 ]- M  a0 n
. U% b6 H7 A! z9 T, Z$ ?%神经网络构建
net=newff(inputn,outputn,10,{'tansig','purelin'});
5 N( m3 K  R# }- M! g' k& p; s
%网络参数配置
net.trainParam.epochs=1000;
: j( h/ i! E6 Qnet.trainParam.lr=0.01;
, y2 Y: y$ U, J6 nnet.trainParam.goal=0.00004;
$ ?" j" g* D3 o% l6 K! q+ |3 b
" K2 _% R. u3 b% d# A$ ^%BP神经网络训练
net=train(net,inputn,outputn);

/ v  e' }" [# @) Y" m) F---------------------------------------割-------------------------------------------------

" b* N7 o) Z  @* T$ Z" P或者不归一化,直接这样规定取值范围呢？
net=newff（[4,7;2,5;0.10,0.13;0.05,0.20;4,7])

cheelchen

木兆木风 发表于 2013-1-15 20:25
你想问什么问题？

就是把几个因素的值写在一起，怎么区分开，每列代表不同的项目。而不是整个矩阵代表同一个项目

木兆木风

你想问什么问题？